La autenticación de usuarios tradicionalmente se ha realizado utilizando métodos como contraseñas o huellas dactilares. Sin embargo, las contraseñas tienen vulnerabilidades de seguridad y las huellas dactilares pueden dificultar la comodidad del usuario. Para abordar estos problemas, se propone un nuevo método de autenticación de usuarios basado en biosinales, específicamente señales electromiográficas (EMG). El uso de biosinales como EMG ofrece varias ventajas, incluida la capacidad de adquirir datos sin que el usuario sea consciente, independencia del entorno del usuario, adquisición rápida y seguridad mejorada. Sin embargo, un desafío al utilizar señales EMG para la autenticación ha sido su precisión relativamente baja. En este documento, se implementa una red neuronal utilizando un pequeño número de parámetros (menos de 7000) para producir un dispositivo portátil utilizando biosinales, y se asegura la precisión de la autenticación del usuario utilizando el método de transformada discreta de onda maximal overlap (MODWT) y la red Siamesa. El método MODWT es altamente efectivo para el análisis temporal y frecuencial de datos de series temporales, y la red Siamesa es un método representativo para el aprendizaje de pocas muestras. La red neuronal propuesta se verifica utilizando el conjunto de datos de autenticación de usuarios de la Universidad Chosun, que abarca datos de 100 individuos. Finalmente, esta red propuesta se implementa en un dispositivo periférico basado en FPGA (arrays de compuertas programables en campo) para que pueda aplicarse a un sistema de autenticación de usuarios portátil. Al implementar la red Siamesa en dispositivos periféricos basados en FPGA, fue posible asegurar un rendimiento de autenticación de usuarios con una precisión del 94% y una velocidad de autenticación en 1,5 ms. En cuanto a la precisión, se espera que se mejore aún más mediante el uso de la técnica multimodal de biosinales. Además, el sistema propuesto puede fabricarse fácilmente para chips integrados digitales (ICs).